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解决数据驱动时代下的数据安全难题,国双有妙解

发布时间:2020-12-16 00:00:00  来源:互联网     背景:

  随着大数据、人工智能、工业互联网等为代表的新一代信息技术的不断发展与深度应用,数据作为新的生产要素正在成为驱动经济发展的新引擎。在企业纷纷加快数字化转型的当下,利用数据驱动决策,实现增长已成为共识。

  在数据驱动的过程中,数据安全问题也日益凸显,不容忽视,包括数据泄露等在内的各种数据安全问题,不仅让企业蒙受巨大损失,也给社会和个人带来了危害。那么,企业在数据应用过程中,该如何保护数据安全?又该如何在挖掘数据价值和保护用户隐私之间寻求平衡?对此,国双营销云技术总经理吴充以国双与巨量引擎合作共建的DataHub数据平台为例,进行了深度解读。

  国双营销云技术总经理 吴充

  保护数据安全和隐私,DataHub让数据“可用不可见”

  DataHub是依托于独立安全的数据环境,处理广告事件级数据的科学解决方案。支持在平台内部进⾏数据分析,支持⼴告评估报告、品牌⼴告的投后效果分析等个性化数据分析功能。

  据吴充介绍,DataHub可以理解为是一个数据的保险箱,包括国双在内的第三方和巨量引擎都会把数据放到这个保险箱中,通过一些加密的方式使得谁都没有办法触碰到对方数据。这样一来,数据分析在保险箱范围内进行,既不会触碰到所有上传上去的真正敏感隐私的信息,同时数据也不会从保险箱中出去,这就确保了整个过程是安全可控的。而最终输出的数据,其实是一些统计级别的数据,不涉及到任何用户个人数据。

  此解决方案的具体实施方式是,国双将通过C2S方式接收到的广告监测数据和国双TA样本库,分别加密传输至 DataHub,DataHub按照国双要求的方式进行计算,完成计算后输出聚合性结果,国双经过再次校验、整合,最终输出报告。

  通过这样创新性的解决方案,国双最大力度地保证了作为第三方监测的数据的安全性、独立性和公正性,这主要体现在:

  • 在DataHub上的计算,使用的是国双监测代码通过C2S方式接收到的广告监测数据进行计算,确保了监测数据的独立、可靠。
  • 上传到DataHub中的国双样本库,以及每次的数据请求均进行了加密和混淆。DataHub仅按照国双要求执行每次计算操作,无法得知数据具体含义。
  • 国双可以对于输出的最终结果进行进一步的校验,保证计算结果的有效、稳定。

  从整个解决方案的具体实施过程可以看出,计算过程中核心的部分:样本匹配、计算逻辑、结果校验,都是按照第三方标准来实现,并由第三方控制,保证了结果的独立性和公正性。而且,这样的计算过程也不会影响基于BDID下的监测结果。

  此外,吴充还表示,合作过程中,国双也投入了很多资源,与巨量引擎多次现场联调,从而推动了整个事件的快速向前。这次率先完成DataHub的共建,是国双作为行业领先者,积极推动行业健康发展的又一例证。

  恪守数据安全底线,坚持独立第三方的原则不动摇

  近年来,国内外都在加强数据安全方面的立法。在国内,《民法典》正式颁布,首次针对“个人信息保护”做出了明确的规定;《数据安全法(草案)》作为我国数据安全领域首部基础性法律向社会公开征求意见。国外也早在2018年就推出了GDPR(《通用数据保护条例》)。

  而国双一直以来对数据安全都采取高标准、严要求,严格恪守数据安全底线,一是在企业信息安全层面进行严格把控,确保数据不会遗失和泄露;二是坚持保护个人隐私,用户的敏感信息坚决不碰,三是客户数据保护方面,某一客户的数据不会再用于其他客户。

  在恪守数据安全底线的基础上,国双始终坚持独立第三方的原则,为客户提供客观公正的广告监测、数据分析等一系列服务。

  吴充表示,对于企业自身来说,首先要确保数据的使用要符合法律法规要求;其次,建立健全内部信息安全的流程机制十分关键。

  “国双更侧重的是帮助客户管理好自己的数据,在为客户提供服务的过程中,秉承数据‘取之于客户,用之于客户’的原则,整个过程完全是控制在客户的数据域中,不会存在泄露和不合规的风险”吴充说到。

  此外,国双对数据安全长期持续的关注和深入研究,也得到了行业的高度认可,在2018年国双正式通过了国际上针对信息安全的权威认证标准——ISO27001:2013信息安全管理体系认证。近日国双更是被工业和信息化部授予“2020年网络安全技术应用试点示范单位”。

  探索技术创新,不断提升数据安全保护能力

  保障数据安全需要法制不断完善,但同时也离不开技术创新。吴充介绍,国双近些年也在实践能够有效解决此类问题的解决方案,比如联邦学习。作为新一代人工智能基础技术,联邦学习能够在各自数据不出本地的情况下实现共同建模,提升AI模型的效果,从而保证数据隐私安全,成为各方关注的焦点。而对于像联邦学习这样的创新技术,国双也进行了很多的探索和研究。据吴充介绍,本质上国双和巨量引擎的合作就参考了联邦学习的模式,“国双和巨量引擎各自只提供部分数据,而且双方谁也不知道对方数据核心的敏感信息以及核心算法是什么,通过这样的结合,得到了最终我们需要的结果,这其实也是联邦学习要解决的问题之一。”

  随着各行各业数字化转型的加快,数据价值愈发凸显,企业要在保障数据安全和个人隐私的前提下让数据发挥价值,离不开像国双这样的数据技术服务商的支持。作为中国领先的企业级大数据和人工智能解决方案提供商,国双将一如既往严格恪守数据安全底线,坚持独立第三方的原则,同时基于自身在大数据和人工智能方面的技术积累和创新,为客户提供安全、高效、合规的数字化服务。

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